题图来源：视觉中国

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自从显微镜发明以来，组织学和病理学已经以相似的方式发展了近200年。在医学领域，采用新技术的速度明显慢于其他行业。建立一个可扩展的组织学实验室是一件极具挑战的事情。

这让彼时正在一家癌症诊断所工作的 Ke Cheng 看到了组织病理学行业巨大的潜力。2012年，拥有有着康奈尔大学和哈佛医学院双料博士学位的她，本可以在全球顶级实验室从事博士后研究的工作，选择离开实验室回到纽约，独自创立病理组织学服务商 HistoWiz。

HistoWiz 是全球首个癌症病理学数据库。简单说来，HistoWiz 通过购置先进的设备，实现全自动化操作，为实验室提供切片服务。同时，结合大数据和云存储技术，把实验结果放置云端，构建起来的数据库可以帮助研究人员节约大量的时间。

传统病理学发展的障碍

在传统意义上，组织病理学行业（histopathology industry）主要分为三个层次。首先，在组织学的层面，将组织标本加工成载玻片，再对其进行研究和评估；之后在病理学层面，病理学家研究这些载玻片并且对其进行诊断；最后，在分析层面，通过机器学习工具对于对上一层聚合的数据进行处理。

传统的组织学和病理学行业研究周期耗时较长，主要分为以下四个步骤：

• 第一，由研究人员进行标本收集、研磨，送到组织学的核心设备进行切割和染色，产生可供评估的组织样本，这通常需要二至四周;
• 第二，完成之后的组织切片邮寄到病理实验室，进入病理学家的研究工作清单上，大约需要两周时间；
• 第三，病理学家将每张组织切片进行评估之后写出诊断结果，并将结果传递给客户，需要两周左右。
• 第四，如果遇见复杂的案例，则需要第二意见，就必须再重复进行评估和诊断，就需要再花费两周左右的时间。

Ke Cheng 告诉钛媒体，从以上步骤中可以发现，无论是在研究还是临床中，一个非常必要的情况是在实验室之间及时地运送样品，这通常需要几个星期左右的等待时间。

在这期间，研究人员可以利用这些宝贵的时间去治愈癌症，或者，医生也可以开始着手为病人提出治疗方案，然而却因这些样本依旧在邮寄的途中而耽误了。

为了解决这些问题，首先是要将实验室自动化，必须将传统的组织学工具更新为最新的数字扫描仪，然后把这些工具与协议链接，将不同的工作功能串在一起，以此建立一个自动化的工作流程。

在 HistoWiz 的自动化的实验室中，样本处理的时间从几周的流程缩短到几天以内。存储在云端的数字化的幻灯片，可以提供给 HistoWiz 数字网络客户和顶级的病理学家即时在线共享、评估，并且与客户分享结果。

拥有数据库是组织病理学行业向前迈出的重要一步。HistoWiz 还搭建了一个组织学的数据库，称其为 PathologyMap。通过利用机器学习和图像识别的工具，该数据库可以产生对人眼无法观察到的病理学见解。

HistoWiz 官网上展示的切片样本

PathologyMap 数据库允许即时共享样本和结果，并提供给生物医学研究人员、病理学家和外科医生之间无缝合作。

这个细分市场也是该行业中最具创新性和竞争力的市场之一。从机器学习的工具可以从中获得出未被发现的见解，可以促使研究和药物开发的进步。在各个层面上，研究人员、药物开放团队、医生、患者和科学家都能从结果中获得价值。

搭建病理学数据库的挑战

在技术层面最具挑战性的任务是，建立一套基于技术的工具。这套工具可以利用数据库和数字化的幻灯片，附带的注释和评估中，汇总大量的数据。

实现这些需要开发机器学习工具，需要在研发方面进行大量人力和资金的投入。2015年12月，HistoWiz 收到来自真格基金百万美元投资，并入选硅谷著名孵化器 Y-Combinator，Ke Cheng 也成为唯一一位入选 Y-Combinator 的华人女性创业者。

这些工具不仅为客户所用，也可以服务于内部。在 HistoWiz 的团队中，任何有助于自动化以及简化工作流程事宜均被看作是优先级。专业的行业经验告诉他们，浪费时间和资源是组织病理学最大的两个问题。

HistoWiz 的工作流程

现代化的组织学实验室的另一个关键的问题是，弥合生物学与计算机科学之间的鸿沟。这两个学科对于现代化的实验室至关重要。Ke Cheng 相信，凭借支持生物医学的计算机力量，团队将找到治愈癌症或者其他疾病的办法。

但要将生物学与计算机结合起来存在着一个困境。尽管二者都非常努力，但他们都很难理解对方究竟需要的是什么。除此之外，他们对于客户的需求也缺乏清晰的认知。

作为公司的 CEO，Ke Cheng 认为自己扮演一个很重要的角色就是充当双方的连接点——让生物学和计算机学的团队达成共识，成功地完成这项事业，并最终使得客户满意。

虽然完善公司不同方面的业务能力很重要，尤其是在实验室的环境中，Ke Cheng 认为，企业生死存亡的关键是应该意识到这一点——理解客户的需求高于一切。

理解客户的关键所在为目标客户推出合适的产品。在一开始，Ke Cheng 制作了一个最小可行的产品，并把他推向市场来证明其之前的假设。为了创造出真正有价值的产品，产品团队必须不断完善，从一开始的一个设想，到来自客户的反馈，这些过程逐步塑造出了最终的产品形式。

每个 CEO 必须在开始的时候就明白销售工作。在公司成立的初期，Ke Cheng 挨家挨户的跑销售，一遍遍确认自己的服务是否满足了之前所假定的客户需求非常有效。

虽然不一定所有的反馈都会有用，但重要的是，Ke Cheng 始终如一地收集反馈，并确保它在生产的过程中发挥重要的作用。2016年，HistoWiz 已经每个月有8万美元的利润，并且一直保持着良好的增长态势。

未来的想象空间

越来越普及且重要的云计算技术，也成为了 HistoWiz 的业务的基础部分。多年来，组织病理学行业的发展，一直因为缺乏基于云的基础设施而受到阻碍。这些障碍使得这个行业很难利用共享数据库，远程访问和协作工具，更不用说一些通过机器学习工具可能产生的观点。

为了将组织病理学更进一步的发展，Ke Cheng 将云技术成为了 HistoWiz 的业务核心组成部分之一。每个 HistoWiz 的组织样本都被扫描并且存储在云端，整个 PathologyMap 数据库都在云上，所有的虚拟病理学家评估也都在这里进行。

“医疗行业已经落后了很长时间，现在是时候在这个领域使用尖端技术成为规则，而不是例外。织病理学引入未来，我需要使这项技术成为业务的核心组成部分之一。” Ke Cheng 说道。

HistoWiz创始人兼CEO Ke Cheng

Ke Cheng 告诉钛媒体，在未来的十年内，智能和数据驱动技术的应用，将解决一些没有被满足的大的市场需求，甚至是改善人类生活的其他部分。这不仅仅适用于医疗保健行业，也可以影响到可再生能源与可持续的食物来源。随着这些企业在云上增长，收集和存储数据，机器学习工具增强人类努力的机会将呈指数级增长。

随着这些工具不断完善和发展，从这些海量数据集中获得的见解将变得越来越有价值，这些行业也将会以更快的速度前进。因此，为了为未来的成功做好准备，特别是在医疗领域，尽快开始收集和整理数据非常重要。

接下来，HistoWiz 还在继续构建新的数据库机制，包括机器学习的工具在内也将会在云上运行。

得益于这些技术的应用，在未来几年的研究和药物开发中，研究人员将拥有比以往更多的工具和数据，他们的研究成果将会有更好的发展。通过这些研究成果，有可能改变针对个体优化的药物和治疗，并且将显著改善发现癌症治愈的可能性。医生将能够更快更准确地诊断患者，并且可以为他们的患者开具个性化的药物和治疗方案。

HistoWiz 的技术栈不仅为全球病理学市场提供了重要益处，在许多新兴市场中，尤其是在发展中国家这样的益处更为明显。缺乏合格的病理学家进行诊断，他们需要的病理学家经常在数千英里以外，无法获取组织样本以进行诊断。通过使用 HistoWiz 的数字病理学网络，新兴市场可以即时访问世界顶级病理学家，为数百万人提供平等的诊断访问。

Ke Cheng 和他的团队希望 HistoWiz 成为世界上最快、技术最先进的研究服务提供商之一，在多方面成为组织病理学行业的完整解决方案，并且延伸至寻求治愈和新药开发的分析方面。其快速增长的数据库对于使用机器学习工具已经成熟，这将为医学界带来新的启发。

在未来的几年中，HistoWiz 计划扩展到研究领域之外，以涵盖临床。为了成为 FDA 批准用于组织处理和患者的数字诊断的目标，并且使得数百万人有接触到最优秀的专家的机会。（本文首发钛媒体，采访、作者/李程程）